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1 绪论1

1.1 研究背景与意义1

1.2 图像质量评价方法分类4

1.3 图像质量评价数据库6

1.4 图像质量评价算法的性能衡量标准10

1.5 本书内容安排11

2 图像质量评价经典方法14

2.1 全参考型图像质量评价14

2.1.1 SSIM15

2.1.2 MS—SSIM17

2.1.3 VIF17

2.1.4 FSIM18

2.1.5 GSM19

2.1.6 GMSD20

2.1.7 VSI20

2.2 部分参考型图像质量评价22

2.3 无参考型图像质量评价24

2.3.1 块效应无参考评价24

2.3.2 模糊无参考评价28

2.3.3 通用型无参考质量评价32

2.4 本章小结34

3 数字图像特征提取35

3.1 边缘35

3.1.1 梯度35

3.1.2 Roberts算子36

3.1.3 Prewitt算子36

3.1.4 Sobel算子37

3.1.5 LoG算子37

3.1.6 Canny算子39

3.2 局部不变特征40

3.2.1 Harris特征点41

3.2.2 多尺度特征点42

3.3 正交矩49

3.3.1 连续正交矩49

3.3.2 离散正交矩54

3.4 高层次特征58

3.4.1 稀疏表示58

3.4.2 字典学习59

3.5 本章小结61

4 全参考图像质量评价方法研究62

4.1 基于离散正交矩的全参考图像质量评价算法62

4.1.1 Wee算法与分析62

4.1.2 改进的算法64

4.1.3 实验结果与分析66

4.1.4 小结71

4.2 基于多尺度结构表示的全参考图像质量评价算法73

4.2.1 相关方法73

4.2.2 多尺度高斯差（DoG）74

4.2.3 本节的算法77

4.2.4 实验结果与分析81

4.2.5 小结86

4.3 本章小结86

5 无参考型JPEG图像块效应评价方法研究88

5.1 基于颜色漂移特性的JPEG图像块效应盲评价算法88

5.1.1 JPEG图像中的颜色漂移与颜色丢失89

5.1.2 基于颜色漂移特性的块效应评价90

5.1.3 实验结果与分析96

5.1.4 小结100

5.2 基于Tchebichef矩的图像块效应盲评价算法100

5.2.1 Tchebichef核函数与块效应的关系100

5.2.2 块效应评价102

5.2.3 实验结果与分析104

5.2.4 小结109

5.3 基于网格强度与规律性的JPEG图像块效应盲评价算法110

5.3.1 块效应网格提取111

5.3.2 网格强度描述113

5.3.3 网格规律性描述114

5.3.4 图像块效应分数117

5.3.5 实验结果与分析117

5.3.6 小结125

5.4 本章小结125

6 无参考型图像模糊评价方法研究126

6.1 基于离散正交矩的图像模糊评价算法127

6.1.1 Tchebichef矩与图像模糊的关系128

6.1.2 图像模糊评价130

6.1.3 实验结果与分析135

6.1.4 小结143

6.2 基于稀疏表示的图像模糊评价算法145

6.2.1 稀疏表示与模糊的关系145

6.2.2 模糊评价算法146

6.2.3 实验结果与分析150

6.2.4 小结160

6.3 本章小结161

7 总结与展望163

7.1 内容总结163

7.2 研究展望164

参考文献166